광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.
In this paper, we propose an image enhancement method based on Multi-Scale Retinex theory that designs Unsharp Masking Filter (UMF) and emphasizes the contrast ratio adaptively. Unsharp Masking (UM) technique emphasizes image sharpness and improves contrast ratio by adding high frequency component to the original image. The high frequency component is obtained by differentiating between original image and low frequency image. In this paper, we present how to design an UMF kernel and to adaptively apply it to increase the contrast ratio according to multi-scale retinex theory which resembles human visual system. Experimental results show that the proposed method has better quantitative performance indexes such as PSNR, ambe & SSIM and better qualitative feature like halo artifact suppression.
로봇이 능동적으로 행동하기 위해서는 외부 신호를 받아서 처리해야 되는데 여러 가지 센서 중에서도 영상처리가 중요해지고 있다. 하지만 영상처리를 사용하였을 경우는 예측할 수 없는 외부환경으로부터 영향을 받을 수 있다. 예를 들면 조명이 일정한 내부 환경에서는 인식이 가능하나 외부환경에서는 불가능한 경우가 있다. 그러므로 로봇산업이 발전에 중요한 축을 담당하고 있는 영상처리에 분야 중에서 논문에서는 조명이 변하는 상황을 설정해보고 그 상황을 토대로 기존의 알고리즘인 [2][3] Single-scale Retinex. [4][5] Multi-scale Retinex와 인식률을 비교해보고 Single-scale Retinex을 기반으로 단순히 Multi- scale Retinex처럼 가중치를 같이 두는 것이 아니라 상황에 따라 가중치를 다르게 주는 알고리즘 'Adaptive Two Scale Relinex Algorilhm'을 소개하겠다. 더불어 앞으로 나아가야 될 방향에 대해서도 언급하겠다.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1546-1549
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2009
In recent studies on tone reproduction with the objective of reproducing natural looking colors in digital images, an integrated multi-scale retinex (IMSR) has produced great naturalness in the resulting images. Most methods, including IMSR, work in RGB or quasi-RGB color spaces. As such, this produces hue distortion from the perspective of the human visual system. Accordingly, this paper proposes the hue preserved multi-scale Retinex (HPMSR) method to obtain a high contrast and naturalness. The proposed method enhanced the $L^*$ and saturation values in CIELAB color space. As a result, the visibility in dark shadows in the resulting images was improved.
This paper presents an image quality enhancement algorithm for dark image acquired under poor lighting condition. Various retinex algorithms which are human perception-based image processing methods were proposed to solve this problem. Although MSR(Multi-Scale Retinex) among these algorithm works well under most lighting condition, it shows color degradation because their separate nonlinear processing of RGB color channels. To compensate for the loss of the color, MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) was proposed. However, it requires high computational load and has additional parameters that need to be adjusted according to input image. In order to overcome this problem, a new retinex algorithm based on MSR is proposed in this paper. The proposed method consists of V channel MSR, saturation correction, and separate contrast enhancement process. Experimental results show that the subjective and objective image quality of the proposed method better than those of the conventional methods.
Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.
대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
In this paper, we analyzed the color restoration method to be used in the Multi-Scale Retinex and proposed new color restoration method. and, we compared the result of the algorithm to be proposed with conventional algorithm through the experiment.
본 논문에서는 칼라비전의 색사상에서 가장 많이 활용되는 MSR(multi-scale Retinex) 기법의 속도를 크게 개선한 MSRCR(MSR with color restoration) 알고리즘을 제시한다. 기존 MSR기법은 보통 3개의 SSR(single-scale Retinex)로 구성되며 각 SSR에 크기가 다른 Gaussian 주변함수를 사용하고 있으며, 이 함수와의 상승적분 부분에서 많은 계산이 요구된다. 그러므로 제안한 알고리즘은 속도를 높이기 위해 Gaussian 함수와 등가적인 HDC(hierarchical discrete correlation)를 사용하고 휘도영상에만 적용하는 기법을 제시하며, 휘도영상의 Retinex 결과 값을 이용하여 색이 보존되는 단순한 MSRCR 알고리즘을 개발하였다. 실험을 통하여 제안한 기법은 기존의 가장 단순한 MSR기법보다 연산량 및 속도를 1/9.5배, 1/3.5배로 줄일 수 있었으며 기존 기법과 동등한 결과를 얻을 수 있었다.
Various approaches have been proposed to convert low dynamic range (LDR) to high dynamic range (HDR). Of these approaches, the Multi Scale Fusion (MSF) algorithm based on Laplacian pyramid decomposition is used in many applications and demonstrates its usefulness. However, the pyramid fusion technique has no means for controlling the luminance component because the total number of pixels decreases as the pyramid rises to the upper layer. In this paper, we extract the reflection light of the image based on the Retinex theory and generate the weight map by adjusting the reflection component. This weighting map is applied to achieve an MSF-like effect during image fusion and provides an opportunity to control the brightness components. Experimental results show that the proposed method maintains the total number of pixels and exhibits similar effects to the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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